关键词： 重量   硅基生命   眼泪   碳基生命   人工智能  

摘要： 当人类惊叹于人工智能的运算速度时,人工智能却在凝视人类眼角转瞬即逝的泪光。这场跨越硅基与碳基生命的对话,揭示了人类文明最珍贵的宝藏:那些看似脆弱的感性体验,恰恰构成了生命最深邃的维度。人类的情感从来不是简单的生物电流,而是无数神经突触编织成的意义之网。

关键词： 化学纤维   智能制造   自动化   机器人  

摘要： 传统的化学纤维制造工艺流程长、工序多,且各个工序之间缺乏连续性,生产过程具有劳动强度大、人工占比高、自动化程度低等缺点。将自动化装备应用在生产过程中,代替人工进行重复性、具有一定危险性的工作,不仅可以降低工人的劳动量、提高工作效率、为企业节省成本,更提升了生产的标准化水平并保证了产品质量的均匀一致。介绍了自主设计研发的一套国际先进的智能制造设备,包括自动巡检纺丝状况的复合机器人、自动落丝机及AGV自动运输车、全自动智能分拣线、智能立体仓库等。该套智能制造设备首次应用在氨纶生产中,实现了从化学纤维生产过程监测到成品自动装车的全自动化生产。

关键词： 人工智能   冶金自动化   生产流程控制   故障诊断  

摘要： 文章深入探讨了人工智能在冶金自动化领域的应用,分析了其在生产流程控制、设备故障诊断等关键环节的具体应用;同时,指出了当前面临的数据、人才等方面的挑战,并提出了相应对策,旨在为冶金行业借助人工智能实现智能化转型,提升生产效率与产品质量提供理论与实践参考。

关键词： 煤矿井下钻探   地层可钻性   钻进参数   鲸鱼算法   机器学习  

摘要： 复杂多变的地层条件给煤矿井下安全高效生产带来了巨大挑战,通过钻进数据建立地层可钻性预测模型,实现地层类型智能感知,可为钻进过程提供地质信息保障。针对煤矿井下钻进数据存在异常值、样本量不平衡等问题,采用局部离群因子异常检测算法(LOF)剔除异常钻进数据,利用生成式对抗网络(GAN)对原始钻进样本进行训练,获取了钻进生成样本以构建平衡钻进数据集。提出了一种鲸鱼算法优化核极限学习机(WOA-KELM)的钻进地层可钻性预测方法,构建基于鲸鱼算法优化后的核极限学习机预测模型预测地层可钻性等级。通过淮南矿区现场实钻数据获得了包括回转压力、钻进压力、钻速等钻进数据,利用LOF剔除异常值后通过GAN生成与原始样本相似度高的生成样本,应用箱线图、识别率、散点图分布验证了生成钻进样本的可靠性。利用生成样本平衡钻进数据集通过WOA-KELM建立钻进过程地层可钻性预测模型,对地层可钻性预测准确率达98%左右,优于SVM、KNN等识别模型。研究结果为煤矿井下自适应钻进与工况智能感知技术提供了参考和借鉴。

关键词： 膝单髁置换术   膝骨关节炎   术前规划   可视化   人工智能  

摘要： 目的探索人工智能(AI)技术在膝单髁置换术前规划中的临床应用价值。方法本研究为回顾性对照分析。选取2021年7月至2023年7月在黄石市中心医院行膝单髁置换术的35例患者,根据术前规划的方法不同分为试验组和对照组。试验组14例患者中男6例,女8例,年龄(62.43±3.55)岁,应用AI技术进行术前规划。对照组21例患者中男7例,女14例,年龄(62.10±2.86)岁,按照传统X线片方法进行术前规划。记录并比较两组患者手术时间、术中出血量、术后引流量、假体符合率(术前预测假体、垫片的大小型号与术中使用完全一致)以及术后3个月、1年美国特种外科医院(HHS)膝关节评分、视觉模拟评分法(VAS)评分、膝关节活动度改善情况。采用χ^(2)检验、t检验进行对比分析。结果试验组手术时间、术中出血量、术后引流量分别为(59.07±3.36)min、(107.29±10.16)ml、(78.93±10.95)ml,对照组分别为(69.57±2.11)min、(123.38±7.65)ml、(95.19±12.49)ml,差异均有统计学意义(t=11.378、5.347、3.958,均P<0.001)。术后3个月、1年,试验组的HHS膝关节评分和膝关节活动度均高对照组[(79.93±1.14)分比(76.81±1.54)分和(119.57±4.62)°比(111.76±6.25)°、(92.36±1.87)分比(90.48±1.25)分和(130.29±4.60)°比(120.57±4.98)°],VAS评分均低于对照组[(1.71±0.47)分比(2.43±0.68)分、(1.14±0.36)分比(1.86±0.48)分],差异均有统计学意义(均P<0.05)。试验组的股骨侧、胫骨侧、垫片符合率均高于对照组[92.86%(13/14)比42.86%(9/21)、92.86%(13/14)比38.10%(8/21)、85.71%(12/14)比33.33%(7/21),均P<0.05]。结论应用AI技术进行膝单髁置换术前规划,可精准预测股骨侧、胫骨侧假体型号及垫片大小,提高假体符合率,减少术中出血及术后引流量,改善患者术后膝关节疼痛症状,提高膝关节活动度,具有临床指导意义。

关键词： 人工智能   钾肥生产工艺   优化运用  

摘要： 钾肥生产工艺优化对于钾肥生产有着重要影响作用,同时对于钾肥生产稳定以及高效运行具有很大意义。在钾肥生产过程中,经常会出现结晶大小不一,与加水量之间有着一定差距,同时对于加药量无法进行有效控制。而要想进一步加强对钾肥生产工艺的优化,就必须加强对人工智能技术方面的应用,在原有工艺技术的基础上通过对现代人工智能技术的应用构建起相关的数据模型,使钾肥生产工艺能够处于不断的优化当中。基于此,本文主要对人工智能在钾肥生产工艺优化中的应用进行分析研究。通过对常用钾肥生产工艺的详细阐述,利用现代计算机技术以及图像处理技术进行实践优化,旨在保证整个工艺流程更加稳定与高效。

关键词： 机器学习   中国核物理学会   中国原子能科学研究院  

摘要： 2024年10月25-28日|浙江湖州第三届核物理与核数据中的机器学习应用研讨会在湖州召开,会议由中国核物理学会、中国原子能科学研究院、中国科学院近代物理研究所、北京大学、北京师范大学、复旦大学、广西师范大学、湖州师范学院、清华大学、上海交通大学等单位联合主办,湖州师范学院理学院承办。来自全国60余所高校和科研院所的160余位专家、学者及代表参加了此次研讨会。

关键词： 人工智能   信号   抑制   干扰   通信  

摘要： 针对通信系统中信号干扰严重影响通信质量的问题,开展基于人工智能的通信信号干扰抑制技术研究。通过引入人工智能技术,对通信信号进行深度学习与智能处理,实现信号特征的识别与提取。聚焦于通信信号干扰的分类,利用机器学习算法对不同类型的干扰进行自动识别与分类,为后续抑制策略的制定奠定基础。随后,开展通信信号干扰抑制技术研究,设计智能抑制算法,有效降低干扰对通信信号的影响。通过信号重构技术,进一步优化处理后的信号质量,恢复其原始传输特性。通过对比实验证明,该技术能显著提升通信系统的抗干扰能力,提高通信的稳定性和可靠性,为复杂环境下的高效通信提供有力的技术支持。

关键词： 技术融合   颠覆性专利   量子信息   Rao-Stirling指数   Autogluon   机器学习  

摘要： [研究目的]技术融合是颠覆性技术的重要来源,科学、精准地预测由技术融合催生出的颠覆性技术,对于中国在特定技术领域加速科技融合与进步、实现“换道超车”具有重要意义。[研究方法]构建了技术融合视角下的颠覆性专利预测框架。首先,基于Rao-Stirling指数对专利技术融合强度进行测度;其次,结合文献计量、文本挖掘方法刻画技术融合型颠覆性技术核心特征,从新颖性、突变性、高影响力三个维度构建指标识别历史颠覆性专利;最后,运用Autogluon机器学习框架拟合专利申请外部特征与颠覆性专利间的潜在关系,完成颠覆性专利的预测。[研究结果/结论]围绕量子信息领域开展实证研究,共预测出377条颠覆性专利,涵盖量子计算处理器、单光子探测、量子点材料等7类技术,为决策制定者把握技术融合方向,促进颠覆性技术创新发展提供了参考依据。

关键词： 电子信息行业   工业软件   智能制造   生产控制   数据分析   设备维护   柔性管理   成本控制  

摘要： 文中聚焦于智能生产控制、数字化工厂、设备预测性维护与安全管理等关键技术,解析了工业软件在智能制造中的应用方法及技术实现,探讨了各模块系统的数据采集、实时分析及生产优化功能。电子信息行业智能制造技术的发展依赖于工业软件的深度应用。利用工业软件构建数据驱动的决策支持系统,可以为柔性生产、质量监控及成本控制提供支持,有效提高生产流程的智能化水平。